Print ISSN: 2233-4165 / Online ISSN 2233-5382 doi:http://dx.doi.org/10.13106/jidb.2020.vol11.no1.49
Effects of the Attributes of Mobile Shopping Apps on Purchase Intention of Fashion Products
Sangwoon BYUN*, Moon-Soo KYUNG**
Received: January 02, 2020 Revised: January 10, 2020 Accepted: January 15, 2020
Abstract
Purpose : The purpose of this study is to examine the effect of the attributes of mobile shopping apps on the purchase intention of fashion products in the steadily growing mobile commerce market and analyze the mediation effect of shopping flow. Research design, data and methodology : In this study, a survey was conducted on users in their 20s to 50s who had experience of fashion products via mobile shopping apps. The questionnaire was analyzed on the final 507. The research issues were verified using Frequency analysis, Exploratory factor analysis, Reliability analysis, Confirmatory factor analysis, and Structural equation model. Results : Among the attributes of mobile shopping apps, reliability, enjoyment and ease of use were found to have a significant impact on shopping flow and fashion product purchase intention, while shopping flow had a significant impact on fashion product purchase intention. Product diversity and usefulness of shopping apps didn’t show a significant effect. After examining the mediation effect, reliability, enjoyment, and ease of use were shown to have indirect effects by showing partial mediation effects. Conclusions : Studies show that consumers are not putting much emphasis on how diverse a product line is available and how useful a mobile shopping app is when they shop for fashion products on mobile devices. Factors that affect consumers’ purchase intention are reliability, enjoyment and ease of use of shopping apps. These results shows that it is important to provide reliable information about fashion products, provide reliability to customers by setting up means for safe transactions, and provide a wider variety of services and information to make using the mobile shopping app enjoyable. In addition, there is a need to make it easy to find a fashion product that consumers like and make it easy to purchase when consumers find out fashion products that they like, and to configure how to use the app easily.
Consequently, consumers become immersed in shopping which is also able to improve consumers’ purchase intention on fashion products when a reliable, enjoyable and easy to use mobile shopping app is provided.
Keywords: Mobile Shopping Apps, Fashion Products, Purchase Intention, Shopping Flow
JEL Classification Code: C52, C83, M3
1. 서론 12
무선 인터넷 환경과 모바일 기기의 성능 향상은 콘텐츠의 전달 속도 향상과보안기능의 강화로 이어지면서 모바일 기기와 무선인터넷 네트워크 기술을 활용한 서비스의 구매 및 판매를 포함하는 모든
*First Author: Ph.D, Department of Clothing and Textiles, Graduate School, Kyung Hee University, Republic of Korea
Tel: +82-2-961-0272, Email: [email protected]
**Corresponding Author: Assistant Professor, Department of Fashion Business, Jeonju University, Republic of Korea,
Tel: +82-63-220-2915, Email: [email protected]
© Copyright: Korean Distribution Science Association (KODISA)
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non- Commercial License (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non- commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
거래를 의미하는 모바일 커머스(m-commerce)가 발현하였다(Lee &
Mendlinger, 2011).
즉, 모바일환경의급격한 발전은전자상거래에서모바일 커머스(m-
commerce)라는 새로운 유통채널을 이끌어 내었으며, 이러한 새로운
전자상거래 유형으로써 모바일 커머스(m-commerce)는 급격하게 성장하고 부상하게 되었다(Zhang, Zhu, & Liu, 2012).
모바일 커머스는 모바일 기기를 통해 고객들에게 편의성을 제공하기
때문에 소비자와 업체 간 지속적으로 상호작용을 할 수 있는 효과적인
플랫폼이며(Wang, Malthouse, & Krishnamurthi, 2015), 괄목할 만한 성장과 그에 따른시장 잠재력을 보유하고 있으므로 이에대한 이해의 필요성이
커지고 있다.
모바일 쇼핑이 온라인 쇼핑과 크게 다른 점은 스마트 기기를 이용하여 이루어지므로 대부분의 이용자들이 인터넷 브라우저를
이용하는온라인 쇼핑과 달리앱(apps) 즉, 어플리케이션(applications)을
이용하여 구매행동을 하게 된다.
상대적으로커다란크기를가지고 있는PC 모니터의디스플레이를 활용하는인터넷쇼핑과 달리 앱은상대적으로작은크기인 모바일
기기의 디스플레이를 이용하기때문에 모바일 쇼핑앱의구성은 인터넷
쇼핑몰과는다른 구성과 특성을 지니고 있다. 이러한다른 특성들로 인해소비자의쇼핑 몰입과 구매의도, 특히 전체적인디자인과더불어 디테일을 중시하는 패션제품에 대한 모바일 쇼핑앱 이용자의 구매의도는일반적인인터넷 쇼핑몰 이용자의 구매의도와는상이한
점이 존재할 것으로 예상된다.
그러나온라인 패션쇼핑몰의속성과 쇼핑 몰입, 구매의도에 대한 다양한연구와 달리 모바일쇼핑과 관련하여모바일 쇼핑앱의속성과 쇼핑몰입, 패션제품의구매의도와의 연관성을 살펴본 연구는 부족한 실정으로 본 연구에서는 모바일 쇼핑앱의 속성이 쇼핑 몰입과 패션제품의 구매의도에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다.
2. 선행연구 고찰 2.1. 모바일 쇼핑
소비자들은 다양한스마트 기기를 이용하여 모바일 쇼핑 채널을 사용한다. 현대 무선 인터넷통신기술의급속한발전과 스마트 기기 시장의성장은모바일 시장을성장시켰다(Pascoe, Sunderam, Varshney, &
Loader, 2002). 전자상거래의 발전으로서, 모바일 커머스(m-commerce)는
무선의 편이성과 접근성을 제공하는 유비쿼터스적인 가치를 지닌 별도의 상거래 채널로 간주되고 있으므로(Balasubramanian, Peterson, &
Jarvenpa, 2002), 모바일 매장을 여는 것은 기존의 오프라인이나 기존의 PC-
인터넷채널을 추가하는 것 이상이다. 모바일 기기를 통해 디지털 이동성이향상되기때문에고객이 모든 유형의시간적또는 공간적 상황에서무선세션을 통해 소매업체와거래할 수 있는 것이다(Shankar Venkatesh, Hofacker, & Naik, 2010). 즉, 모바일 커머스는 일반적인 전자상거래와 다른 비즈니스 모델, 기술인프라, 가치사슬, 소비자를
위한 고유한 가치를 갖고 있다고 할 수 있다.
모바일커머스(m-commerce)가 성장하고있음에도불구하고기업들은 아직온라인과 모바일 채널에서 별도의쇼핑환경을제공하지 않고 있다(Prashar, Vijay, & Parsad, 2015). 모바일 기기의 화면 크기와 기능이 PC에 비해제한되어있음에도 불구하고, 시간적, 공간적유연성으로인해 PC에 비해 더 편리하게 접속할 수 있기 때문에(Kleijnen, De Ruyter, & Wetzels,
2007) 온라인과 모바일 커머스의 소비자 행동 간에도 차이가발생할수
있다. 더하여 쇼핑 시 PC의 인터넷 브라우저를 이용하는 온라인 쇼핑과
달리 모바일 커머스 환경에서는 운영체제가 제공하는 생태계 내의 쇼핑
앱(apps)을 활용한 구매활동이 주로 이루어지기 때문에 쇼핑앱이 지니고
있는 속성이 제품의 구매과정과 구매행동에 미치는 영향에 대한 연구는
필수적이다.
그러나 온라인 상거래와 마찬가지로 모바일 커머스(m-commerce)도 거래와 수익이 크게 증가하여 그 중요도가 지속적으로 높아지고
있음에도 불구하고 소비자 행동에서 온라인 상거래와 모바일 상거래의
차이를조사하는연구는거의 없다. 이에 본 연구는 모바일 쇼핑을
휴대폰, 태블릿 등 다양한 모바일 기기내의 쇼핑앱(shopping apps)을
이용한 쇼핑으로 정의하고 소비자의 구매행동, 특히 패션제품의 구매행동에 영향을 미치는 요인에 대하여 연구하고자 한다.
2.2. 몰입
몰입(flow)은 일, 업무, 과제 등에 완전히 빠져들어 최적의기능을 수행하는것 또는 완전히몰두되어 자신의존재조차느끼지못하는 상태로써(Csikszentmihalyi, 1975), 어떤 사람이 몰입의 상태에 있다는 것은, 그가현재몰두하고 있는일과관계가 없는 지각이제거되어 있는 상태라는 것이다(Csikszentmihalyi, 1990).
몰입 경험은 소비자들을 끌어들이는데 그치는 것이 아니라이후 소비자들의 태도와 행동에도 상당한 영향을 미칠 수 있다고 하였으며(Novak, Hoffman, & Yung, 2000), 몰입을 경험한 소비자들은 반복적으로 몰입을 경험하는 경향이 있고(Celsi, Rose, & Leigh, 1993), 온라인
쇼핑을 하면서 흐름을 경험하는 고객들에게 향후 온라인 쇼핑몰에 대한
재방문이나제품에대한 구매를고려할 가능성이높다고 하였다(Cyr, Bonanni, Bowes, & Ilsever, 2005). 더하여몰입 경험은관심을 갖고있는 온라인 쇼핑몰에 대한 소비자 태도를 결정짓는 중요한 요소이며(Mathwick & Rigdon, 2004), 쇼핑몰에 재방문하여 지속적으로 추가 시간을할애하려는의도를 증가시킨다고 하셨다(Kabadayi & Gupta, 2005) 또한 수많은 선행 연구들이 온라인 몰입 경험과 온라인 소비행동 사이의 강한 연관성을 밝혔다(O'Cass & Carlson, 2010).
2.3. 구매의도
소비자는생활필수품에서 고가의 수집품에이르기까지 매일 다양한 종류의 제품을 소비한다. 소비자가 제품 구매의 필요성을 느끼면, 제품에대한 정보 검색부터 시작하여, 사용 가능한브랜드의 대안을 평가하고, 최종적으로 구매 결정을 내린다(Engel, Blackwell, & Miniard, 1995).
즉, 구매의도란 소비자의계획된 미래행동으로미래에 특정제품을 구매하고자 하는 소비자의 최종의지를표현하는 것이며, 실제로 구매할 의향이 있는지를 판단할 수 있는 지표이며(Taylor & Baker, 1994), 이는 결국 상품에 대한 소비자의 구매 계획(Spears & Singh, 2004)이라 할 수 있다. 특히 온라인이나 모바일 환경에서의 구매의도에 대한 연구에서 온라인상에서의구매의도는 웹사이트를 통하여 이용자가상품구매에
대한 가능성 정도를 의미한다고 하였다(Poddar, Donthu, & Wei, 2009). 이는 쇼핑 시 제품을 구입하기 위해 노력하는 개인의 의식적 계획으로
소비자가 상품의 사용한 경험을 바탕으로 이루어지며(Kim & Shim, 2017),
결국소비자의 구매 의도는 제품및 서비스의 구입가능성이 있거나
다른 사람들에게 추천할 가능성이 높은 상태라 할 수 있다(Sousa, Nobre, &
Farhangmehr, 2018). 이와 같은 선행연구 고찰결과를 바탕으로 본 연구에서
패션제품에 대한 구매의도는 모바일 쇼핑앱을 통한 패션제품 구매 가능성으로 정의하고자 한다.
2. 4. 가설설정
온라인과 모바일 커머스의 몰입과 관련된 선행연구를 살펴보면, 몰입
경험과인터넷쇼핑 행동에 대한소비자특성의매개효과를 살펴본 연구에서신뢰는 몰입경험에유의한 영향을미친다고 하였으며(Hsu,
Chang & Chen, 2012a), 가상 소셜 네트워크 서비스에서 이용자의
구매의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구에서 신뢰는이용자의 몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(Mortazavi, Rahim, & Shaemi, 2014).
연구가설을 그림으로 나타내면 <Figure 1>의 연구모형과 같다.
Figure 1: Research Model
웹 사이트의 품질이 고객 만족도와 구매의도에미치는 영향에 관한 연구 결과, 유희성은 몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(Hsu, Chang & Chen, 2012b), 매장 충성도에대한 연구에서 쇼핑환경에서 고객의 몰입을 위해서는 폭넓은 제품구색, 즉 제품 다양성이요구된다고하였으며(Odekerken-Schröder, De Wulf, Kasper, Kleijnen, Hoekstra, & Commandeur, 2001), 모바일 쇼핑 행동에 대한 연구에서 지각된 유용성과지각된사용용이성이 쇼핑몰입에유의한영향을 미친다고 하였다(Chen, Hsu, & Lu, 2018). 이러한선행연구 고찰결과를 바탕으로
다음과 같은 연구가설을 설정하였다.
H 1: 모바일 쇼핑앱의 유희성은 쇼핑몰입에 영향을 미칠 것이다.
H 2: 모바일 쇼핑앱의 신뢰성은 쇼핑몰입에 영향을 미칠 것이다.
H 3: 모바일 쇼핑앱의 사용용이성은 쇼핑몰입에 영향을 미칠 것이다.
H 4: 모바일 쇼핑앱의 제품 다양성은 쇼핑몰입에 영향을 미칠 것이다.
H 5: 모바일 쇼핑앱의 유용성은 쇼핑몰입에 영향을 미칠 것이다.
온라인과 모바일 커머스의 구매의도와관련한선행연구를 살펴보면, 모바일 쇼핑 웹 사이트의 구매의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구에서 유희성과 유용성이 소비자의 구매의도에 영향을 미치는
것으로 나타났다(Lu & Yu-Jen, 2009). 웹사이트의 품질이 온라인 소비자의
구매의도에 미치는 영향에대한 연구결과, 웹 사이트의신뢰도와웹
사이트의디자인이 제품 구매의도에 간접적으로 영향을 미치는 것으로
나타났으며(Kim & Lennon, 2013), 모바일쇼핑수용에 대한 연구결과, 유용성이쇼핑 수용에간접적으로영향을 미치는것으로 나타났다(Ko, Kim, & Lee, 2009). 매장 이미지가 Private label brands의 제품 구매의도에 미치는 영향에 대한 연구에서 제품 다양성은 제품의 구매의도에 간접적으로유의한 영향을미치는것으로 나타났으며(Wu, Ye, & Hsiao,
2011), 온라인 환경에서유용성, 사용용이성, 신뢰와구매의도에미치는
영향요인에 관한 연구에서 유용성과, 사용용이성, 신뢰 모두가온라인 쇼핑 시 구매의도에유의한 영향을미치는 것으로나타났다(Cho &
Sagynov, 2015). 몰입 경험이 쇼핑행동에 미치는영향에대한 연구에서
몰입은 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(Hsu, Chang, &
Chen, 2012a).
이렇듯 오프라인, 온라인쇼핑과관련된 다양한 연구가 이루어지고 있으나모바일쇼핑, 특히 모바일 쇼핑앱이나, 모바일 쇼핑앱의 속성이 제품의 구매의도, 특히 제품의 디스플레이가 중요한 패션제품의 구매의도에 미치는영향에 관한 연구는 부족한실정이다. 이와같은
선행연구 고찰결과를 바탕으로 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.
H 6: 모바일 쇼핑앱의 유희성은 패션제품구매의도에 영향을 미칠
것이다.
H 7: 모바일 쇼핑앱의 신뢰성은 패션제품구매의도에 영향을 미칠
것이다.
H 8: 모바일쇼핑앱의사용용이성은패션제품구매의도에영향을미칠
것이다.
H 9: 모바일 쇼핑앱의 제품 다양성은 패션제품 구매의도에영향을 미칠
것이다.
H 10: 모바일 쇼핑앱의 유용성은 패션제품 구매의도에 영향을미칠
것이다.
H 11: 쇼핑몰입은 패션제품 구매의도에 영향을 미칠 것이다.
3. 연구방법
3.1. 자료수집 및 연구설정
본 연구에서는 모바일 기기에서 사용하는 쇼핑 어플리케이션의 속성을 구성하는 요인과 이 요인들이 쇼핑몰입과 패션제품의 구매의도에 미치는 영향을 연구하기 위해 모바일쇼핑앱을 활용해 패션제품을검색하거나 구매해 본 경험을 가진 20 대부터 50 대의
이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다.
설문지는 선행연구의 내용을 근거로 검증된 문항을 본 연구의 목적과
연구방법에맞게수정, 보완하여구성하였으며, 본조사는 2019년 12월 9일부터 12월 14일까지온라인 리서치전문기업에 의뢰하여최종
507부를 대상으로 분석을 실시하였다.
3.2. 자료분석
본 연구에서는가설의실증적분석과검증을 위해 SPSS와 AMOS 통계 프로그램을 사용하여 수집된 자료를 분석하였다. 표본의 인구통계적특성을알아보기위하여빈도분석(frequency analysis)을 실시하였으며, 측정항목의 타당성및 내적 일관성을파악하기위해 탐색적 요인분석(EFA, exploratory factor analysis)과 신뢰도 분석(reliability
analysis)을 실시하였다. 또한 측정모형의신뢰도와타당성을검정하기
위해 확인적요인분석(CFA, confirmatory factor analysis)과 집중, 판별 타당성 검정을 실시하였고, 구조방정식모델링(SEM, structural equation modeling)을 통해연구모형에 제시된 구성개념 간 인과관계를 검증하고 설정된 매개요인의 간접효과를 확인하였다.
4. 연구결과
4.1. 분석대상 표본의 특성
조사 대상자의 인구통계적 특성은 <Table. 1>과 같다. 성별 비율은 남성
42.8%(217명)와 여성 57.2%(290명)로서여성 소비자가많았고, 연령은
40대 28.2%(143명). 30대 27.6%(140명), 50대 24.3%(123명), 20대 19.9%(101 명) 순으로많았다. 응답자들의 월평균 소득은 200만원 이상 300만원 미만이 25.0%(127명), 300 만원 이상 400만원 미만이 19.5%(99 명)를 차지하였으며 100 만원 미만이 14.2%(72 명) 순으로나타났다. 기혼
여부는 59.2%(300명)로 기혼자가 다수를 차지하였다.
4.2. 구성개념의 신뢰성 및 타당성 검정
측정도구의 타당성 검정을 위해 주성분분석과
베리맥스(Varimax) 회전 방식을 이용하여 모바일 쇼핑앱의
속성에 대한탐색적 요인분석을 실시한 결과, 신뢰성, 유희성,
사용용이성, 다양성, 유용성의 5개 요인이 추출되었다<Table. 2>.
5 개 요인의 요인적재값은 모두 .599 이상이었고, 누적 설명력은 각각 67.23%로 나타나 설문문항의 타당성을 확인하였다. 신뢰도분석은 Cronbach’s α 계수를 이용한 내적 일관성 분석방법을 사용하였으며, 모바일 쇼핑앱 속성의 하위요인들의 Cronbach’s α 값은 신뢰성 .848, 유희성 .847, 사용용이성 .834, 다양성 .822, 유용성 .761 로 내적 일관성을 확보한 것으로 판단할 수 있었다.
쇼핑 몰입과 패션제품 구매의도에 대한 탐색적 요인분석 결과는 <Table. 3>과 같다. 요인적재값은 모두 .6 이상이었으며, 두 요인의 설명력은 69.896%로 나타나 설문문항의 타당성을 확보하였고, Cronbach α 값은 쇼핑 몰입 .907, 패션제품 구매의도 .867로 내적 일관성도 확보된 것으로 판단된다.
Table 1: Demographic Characteristics of Respondents Demographic Properties Frequency Percent (%)
Gender Male 217 42.8
Female 290 57.2
Age
20 – 29 101 19.9
30 – 39 140 27.6
40 – 49 143 28.2
50 – 59 123 24.3
Income (￦)
under 1mil 72 14.2
1 mil – under 2 mil 66 13.0
2 mil – under 3 mil 127 25.0
3 mil – under 4 mil 99 19.5
4 mil – under 5 mil 63 12.4
5 mil – under 6 mil 39 7.7
6 mil or more 41 8.1
Marital Status
single 207 40.8
married 300 59.2
Total 507 100
4.3. 측정 모형의 적합도 검정
각 구성개념에 대한 단일 차원성 및 척도의 집중타당성을 검정하기 위하여 확인적 요인분석(CFA, confirmatory factor analysis)을 실시하였다.
모바일 쇼핑앱 속성과 쇼핑 몰입, 패션제품 구매의도에대한 타당성 검정을 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과는 <Table. 4>와 같다.
χ2/df값이 1.881로 2 이하의 낮은 값을 보이고, RMR = 0.024, RMSEA = 0.042로 0.05보다 낮으며, GFI = 0.915, AGFI = 0.894, PGFI = 0.734, TLI = .954, NFI = 0.921, CFI = 0.961로 사회조사연구에서 수용할 수 있는 기준 내에
있어 측정모형은 적합하다고 판단하였다 0.894, PGFI = 0.734, TLI = .954, NFI = 0.921, CFI = 0.961로 사회조사연구에서 수용할 수 있는 기준 내에
있어 측정모형은 적합하다고 판단하였다. 적합하다고 판단하였다.
Table 2: Results of Exploratory Factor Analysis and Reliability Test for the Attributes of Mobile Shopping Apps
Factor Items Factor
Loading
Eigen Value
% of
Variance Cronbach’s α
Reliability
I can trust the service provided by the mobile shopping app that I use often .782
8.120 40.600 .848
I think the mobile shopping app that I use often is safe to deal with
continuously. .713
I can trust the mobile shopping app that I use often. .711 I can trust the payment related technology or system of mobile shopping app
that I often use. .693
I can trust information about fashion products from mobile shopping app that I
use often. .668
Enjoyment
It's fun to use a mobile shopping app .777
1.633 8.166 .847
Shopping for fashion products using mobile shopping app feels good. .774 Shopping for fashion products using mobile shopping app is interesting. .737 It is fun to receive information or service of fashion products provided by mobile shopping
app .719
Ease of Use
It is not difficult to buy fashion products from a mobile shopping app. .795
1.493 7.465 .834
How to use a mobile shopping app is not difficult. .761
Searching for fashion products on a mobile shopping app is not difficult. .758 I can easily buy fashion products from mobile shopping app. .692
Products Diversity
Compared to other shopping apps, mobile shopping apps have a wide variety
of products. .785
1.134 5.670 .822
There is a wide range of choices for mobile shopping apps. .718 There are various kinds of fashion products offered by mobile shopping app. .715 The mobile shopping app can compare various products. .630
Usefulness
I can get useful information about fashion products from the mobile shopping
app. .800
1.066 5.329 .761
Mobile shopping app is efficient in getting information about fashion products. .755 Mobile shopping app is useful for purchasing necessary fashion products. .599
Table 3: Results of Factor Analysis and Reliability Test for Shopping Flow and Purchase Intention
Factor Items Factor
Loading
Eigen Value
% of
Variance Cronbach’s α
Shopping Flow
I concentrate on shopping when I use mobile shopping app that I use often .860
5.589 55.886 .907
When I use mobile shopping app that I use often, I focus on shopping .858 I concentrate on shopping when I use mobile shopping app that I use often .836 When I use mobile shopping app that I use often, I focus on shopping .747 When I use mobile shopping app that I use often, I get into shopping .745
Purchase Intention
I am thinking of buying fashion products from mobile shopping app that I use
often .827
1.401 14.010 .867
I think positively about buying fashion products from mobile shopping app
that I use often .799
I am willing to buy fashion products when I use mobile shopping app that I
use often .796
I often use mobile shopping app to influence my purchase of fashion products .735 When I use mobile shopping app that I use often, I feel a desire to buy fashion
products .664
Table 4: Results of Confirmatory Factor Analysis of Structural Model
χ2/df GFI AGFI PGFI RMR RMSEA TLI NFI CFI
SEM 1.881 0.915 0.894 0.734 0.024 0.042 0.954 0.921 0.961
잠재변수에서 관측변수로의 모든 경로의 표준화 λ 값이 .575 이상, 개념신뢰도(C.R.) 값은 모두 .817 이상, 평균분산추출(AVE) 값은 모두 .599 이상으로 집중 타당성이 확보되었다고 판단하였고, 내적일관성을 확보하였다. 그러므로 본 연구에 사용된 측정변수는 집중타당성이
확보되었다고 판단된다. 그리고 추출된 평균분산추출(AVE) 값이 모두 0.5 이상이고 구해진 평균분산추출값이 상관계수의 제곱값보다 모두 크게 나타나 판별타당성에도 문제가 없다고 판단된다<Table. 5>.
Table 5: Results of Convergent Validity and Discriminant Validity Test Enjoyment Reliability Ease of Use Products
Diversity Usefulness Flow Purchase Intention
Enjoyment 0.683
Reliability 0.316 0.711
Ease of Use 0.315 0.364 0.649
Products Diversity 0.411 0.441 0.349 0.631
Usefulness 0.531 0.406 0.442 0.494 0.599
Flow 0.440 0.276 0.123 0.255 0.314 0.711
Purchase Intention 0.508 0.566 0.371 0.448 0.479 0.468 0.686
C.R. 0.896 0.880 0.879 0.872 0.817 0.925 0.916
Bold type indicate AVE value.
4.4. 연구모형 검정
구조모형의 검정 결과, χ2/df값이 1.915로 2 이하의 낮은 값을 보이고, RMR = 0.025, RMSEA = 0.043으로 0.05보다 낮으며, GFI = 0.920, AGFI =
0.899, PGFI = 0.730, TLI = .956, NFI = 0.924, CFI = 0.962로 사회조사연구에서 수용할 수 있는 기준 내에 있어 측정모형은 적합하다고 판단하였다<Table. 6>.
Table 6: Fitness of Research Model
χ2/df GFI AGFI PGFI RMR RMSEA TLI NFI CFI
SEM 1.915 0.920 0.899 0.730 0.025 0.043 0.956 0.924 0.962
Table 7: Direct Effect of the Attributes of the Mobile Shopping Apps on Shopping Flow and Fashion Products Purchase Intention Unstandardized
Estimates
Standardized
Estimates S.E. C.R. P
Mobile Shopping
Apps
Reliability ---> Flow .272 .244 .079 3.459 .000***
Enjoyment ---> Flow .555 .511 .085 6.525 .000***
Ease of Use ---> Flow -.301 -.203 .103 -2.927 .003**
Products Diversity ---> Flow .043 .036 .092 .475 .635
Usefulness ---> Flow .168 .132 .132 1.268 .205
Reliability ---> Purchase Intention .331 .359 .058 5.724 .000***
Enjoyment ---> Purchase Intention .178 .199 .062 2.889 .004**
Ease of Use ---> Purchase Intention .146 .120 .072 2.040 .041*
Products Diversity ---> Purchase Intention .072 .073 .063 1.152 .249
Usefulness ---> Purchase Intention .056 .053 .091 .617 .537
Flow ---> Purchase Intention .201 .244 .043 4.690 .000***
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
모바일 쇼핑앱의 속성이 쇼핑몰입과 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 모바일 쇼핑앱의 신뢰성, 유희성, 사용용이성은 쇼핑몰입과 패션제품 구매의도에 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 쇼핑몰입은 패션제품 구매의도에 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다<Table. 7>.
쇼핑몰입의 매개효과를 알아본 결과, 쇼핑몰입은 모바일 쇼핑앱의 신뢰성, 유희성, 사용용이성 요인에 대해 유의한 간접효과를 지니는 것으로 나타나 신뢰성, 유희성, 사용용이성 요인은 쇼핑몰입 요인을 통해 패션제품 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다<Table. 8>
Table 8: Mediation Effect of Shopping Flow
Path Direct
Effect
Indirect Effect
Total Effect
Mobile Shopping
Apps
Reliability → Flow → Purchase Intention .359** .059** .419**
Enjoyment → Flow → Purchase Intention .199** .125** .323**
Ease of Use → Flow → Purchase Intention .120* -.049** .070**
Products Diversity → Flow → Purchase Intention .073 .009 .082
Usefulness → Flow → Purchase Intention .053 .032 .085
*p<0.05, **p<0.01
5. 연구 결과 토론 및 시사점
무선 인터넷 환경의 발전과 스마트 기기의 보급으로 급격히 성장하고 있는 모바일 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑앱이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 모바일 쇼핑앱의 속성을 신뢰성, 유희성, 사용용이성, 제품 다양성, 유용성의 다섯 가지 요인으로 분류한 후 이들이 쇼핑 몰입과 패션제품 구매의도에 미치는 영향과 쇼핑 몰입의 패션제품 구매의도에 대한 매개효과를 알아본 결과, 모바일 쇼핑앱의 신뢰성, 유희성, 사용용이성 요인은 쇼핑몰입과 패션제품 구매의도에 유의한 직접효과를, 또한 쇼핑몰입은 구매의도에 유의한 직접효과를 나타내었고, 신뢰성, 유희성, 사용용이성 요인은 쇼핑몰입을 통해 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 같은 결과는 모바일 기기에서 패션제품 쇼핑 시 모바일 쇼핑앱이 얼마나 다양한 제품군을 구비하고 있는가와 모바일 쇼핑앱이 얼마나 쓸모가 있는가에 대해 소비자들은 큰 비중을 두지 않고 있으며 소비자가 자주 사용하는 쇼핑앱이 얼마나 신뢰할 수 있는가, 얼마만큼 재미를 주는가, 사용하기 편리한가에 대해 가중치를 두고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 다양한 제품보다는 패션 제품에 대한 믿을 수 있는 정보를 제공하고 안전한 거래를 위한 위한 수단을 마련하여 고객에게 신뢰를 제공하며, 모바일 쇼핑앱을 이용하는 것 자체를 즐겁게 느낄 수 있도록 보다 다양한 서비스와 정보를 제공하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 더하여 마음에 드는 패션제품을 손쉽게 발견할 수 있는 시스템을 갖추고, 이를 통해 마음에 드는 패션제품을 발견하였을 때 쉽게 구매할
수 있으며 앱 사용법 자체를 어렵지 않게 구성해야 할 필요성이 있다.
결과적으로 믿을 수 있고, 재미있으며 사용하기 편리한 모바일 쇼핑앱을 제작하였을 때 쇼핑을 진심으로 즐길 수 있는 환경을 소비자에게 제공하게 되고 이러한 쇼핑에 대한 몰입은 패션제품의 구매의도 또한 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
References
Balasubraman, S., Peterson, R. A., & Jarvenpaa, S. L.
(2002). Exploring the implications of m-commerce for markets and marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(4), 348-361.
Celsi, R. L., Rose, R. L., & Leigh, T. W. (1993). An exploration of high-risk leisure consumption through skydiving. Journal of consumer research, 20(1), 1-23.
Chen, Y. M., Hsu, T. H., & Lu, Y. J. (2018). Impact of flow on mobile shopping intention. Journal of Retailing and Consumer Services, 41, 281-287.
Cho, Y. C., & Sagynov, E. (2015). Exploring factors that affect usefulness, ease of use, trust, and purchase intention in the online environment. International Journal of Management & Information Systems (IJMIS), 19(1), 21-36.
Cyr, D., Bonanni, C., Bowes, J., & Ilsever, J. (2005).
Beyond trust: web site design preferences across cultures. Journal of Global Information Management, 13(4), 24–52.
Csikszentmihalyi, M., & Csikszentmihalyi, I. (1975).
Beyond boredom and anxiety (Vol. 721). San Francisco:
Jossey-Bass.
Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal performance. NY: Cambridge University Press.
Engel, J. F., Blackwell, R. D., & Miniard, P. W. (1995).
Consumer Behavior. 8th, Forth Worth.
Flanagin, A. J., Metzger, M. J., Pure, R., Markov, A., &
Hartsell, E. (2014). Mitigating risk in ecommerce transactions: perceptions of information credibility and the role of user-generated ratings in product quality and purchase intention. Electronic Commerce Research, 14(1), 1-23.
Hsu, C. L., Chang, K. C., & Chen, M. C. (2012). Flow experience and internet shopping behavior:
Investigating the moderating effect of consumer characteristics. Systems Research and Behavioral Science, 29(3), 317-332.
Hsu, C. L., Chang, K. C., & Chen, M. C. (2012). The impact of website quality on customer satisfaction and purchase intention: perceived playfulness and perceived flow as mediators. Information Systems and e-Business Management, 10(4), 549-570.
Kabadayi, S., & Gupta, R. (2005). Website loyalty: an empirical investigation of its antecedents. International Journal of Internet Marketing and Advertising, 2(4), 321-345.
Kim, H. S., & Shim, J. H. (2017). The Effects of Service Qualities on Customer Satisfaction and Behavioral Intention in Coffee Shops. International Journal of Industrial Distribution & Business, 8(5), 95-109.
Kim, J., & Lennon, S. J. (2013). Effects of reputation and website quality on online consumers' emotion, perceived risk and purchase intention: Based on the stimulus-organism-response model. Journal of Research in Interactive Marketing, 7(1), 33-56.
Kleijnen, M., De Ruyter, K., & Wetzels, M. (2007). An assessment of value creation in mobile service delivery and the moderating role of time consciousness. Journal of retailing, 83(1), 33-46.
Ko, E., Kim, E. Y., & Lee, E. K. (2009). Modeling consumer adoption of mobile shopping for fashion products in Korea. Psychology & marketing, 26(7), 669-687.
Lee, H. (2017). The differential factors influencing online
& mobile shopping behavior. Journal of Distribution Science, 15(9), 27-36.
Lee, J. W., & Mendlinger, S. (2011). Empirical investigation of the relationship between the operational competence of service providers and the use and adoption of mobile commerce. Journal of Distribution Science, 9(2), 5-12.
Lu, H. P., & Yu-Jen Su, P. (2009). Factors affecting purchase intention on mobile shopping web sites.
Internet Research, 19(4), 442-458.
Mathwick, C., & Rigdon, E. (2004). Play, flow, and the online search experience. Journal of consumer research, 31(2), 324-332.
Mortazavi, M., Rahim Esfidani, M., & Shaemi Barzoki, A.
(2014). Influencing VSN users’ purchase intentions:
The roles of flow, trust and eWOM. Journal of Research in Interactive Marketing, 8(2), 102-123.
Novak, T. P., Hoffman, D., Yung, Y. F. (2000). Measuring the customer experience in online environments: a structural modeling approach. Marketing Science, 19(1), 22–42.
O'Cass, A., & Carlson, J. (2010). Examining the effects of website-induced flow in professional sporting team websites. Internet research, 20(2), 115-134.
Odekerken-Schröder, G., De Wulf, K., Kasper, H., Kleijnen, M., Hoekstra, J., & Commandeur, H. (2001). The impact of quality on store loyalty: A contingency approach. Total Quality Management, 12(3), 307−322.
Pascoe, J. S., Sunderam, V. S., Varshney, U., & Loader, R.
J. (2002). Middleware enhancements for metropolitan area wireless Internet access. Future Generation Computer Systems, 18(5), 721-735.
Poddar, A., Donthu, N., & Wei, Y. (2009). Web site customer orientations, Web site quality, and purchase intentions: The role of Web site personality. Journal of Business Research, 62(4), 441-450.
Prashar, S., Vijay, T. S., & Parsad, C. (2015). Selecting a web portal for online shopping: A conceptual approach using interpretive structural modeling. The East Asian Journal of Business Management, 5(4), 37-46.
Shankar, V., Venkatesh, A., Hofacker, C., & Naik, P.
(2010). Mobile marketing in the retailing environment:
current insights and future research avenues. Journal of interactive marketing, 24(2), 111-120.
Sousa, A., Nobre, H., & Farhangmehr, M. (2018). An empirical study about the influence of country personality and product involvement on consumer’s purchase and visit intentions. Journal of Asian Finance, Economics and Business. 5(3), 65-72.
Spears, N., & Singh, S. N. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intentions. Journal of current issues & research in advertising, 26(2), 53-66.
Taylor, S. A., & Baker, T. L. (1994). An assessment of the relationship between service quality and customer satisfaction in the formation of consumers' purchase intentions. Journal of Retailing, 70(2), 163-178.
doi:10.1016/0022-4359(94)90013-2
Wang, R. J. H., Malthouse, E. C., & Krishnamurthi, L.
(2015). On the go: How mobile shopping affects
customer purchase behavior. Journal of Retailing, 91(2), 217-234.
Wu, P. C., Yeh, G. Y. Y., & Hsiao, C. R. (2011). The effect of store image and service quality on brand image and purchase intention for private label brands. Australasian Marketing Journal (AMJ), 19(1), 30-39.
Zhang, L., Zhu, J., & Liu, Q. (2012). A meta-analysis of mobile commerce adoption and the moderating effect of culture. Computers in Human Behavior, 28(5), 1902–
1911.
